#coding:utf-8
import tensorflow as tf

#配置神经网络参数
OUTPUT_NODE = 5

IMAGE_SIZE = 299
NUM_CHANNELS = 3
NUM_LABELS = 5

#第一次卷积层的尺寸和深度
CONV1_DEEP = 32
CONV1_SIZE = 5

#第二次卷积层的尺寸和深度
CONV2_DEEP = 64
CONV2_SIZE = 5

#全连接层的节点个数
FC_SIZE = 512

#定义卷积神经网络的前向传播过程,train 区分测试过程还是训练过程
def inference(input_tensor,train,regularizer):
    with tf.variable_scope('layer1-conv1'):
        conv1_weights = tf.get_variable("weight",[CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,NUM_CHANNELS,CONV1_DEEP],
                                        initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv1_biases = tf.get_variable("bias",[CONV1_DEEP],initializer=tf.constant_initializer(0.0))

        #使用边长为5，深度为32的过滤器，过滤器移动的步长为1，且使用全零填充
        conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
        relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1,conv1_biases))

    #实现第二层池化层的前向传播过程。这里选用最大化池层，过滤器边长为2，使用全零填充，且移动的步长为2
    with tf.name_scope('layer2-pool1'):
        pool1 = tf.nn.max_pool(relu1,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding = 'SAME')

    #声明第三层卷积层的变量并实现前向传播过程输入14*14*32矩阵，输出14*14*64矩阵
    with tf.variable_scope('layer3-conv2'):
        conv2_weights = tf.get_variable("weight",[CONV2_SIZE,CONV2_SIZE,CONV1_DEEP,CONV2_DEEP],
                                        initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        conv2_biases = tf.get_variable("bias",[CONV2_DEEP],initializer=tf.constant_initializer(0.0))

        #使用边长为5，深度为64的过滤器，过滤器的步长为1，且使用全零填充。
        conv2 = tf.nn.conv2d(pool1,conv2_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
        relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2,conv2_biases ))

    #实现第四层池化层的前向传播过程 输入14*14*64 输出7*7*64的矩阵
    with tf.name_scope('layer4-pool2'):
        pool2 = tf.nn.max_pool(relu2,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')

    #将第四层池化层转化为第五层全连接层的输入格式，将7*7*64矩阵拉直成一个向量,
    pool_shape = pool2.get_shape().as_list() #可以得到第四层输出矩阵的维度 pool_shape[0]为一个batch中数据的个数
    nodes = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3] #得到将矩阵拉直成向量之后的长度

    #通过tf.reshape函数将第四层的输出变成一个batch的向量
    reshaped = tf.reshape(pool2,[pool_shape[0],nodes])

    #声明第五层的全连接层，并实现前向传播过程，并使用dropout随机将节点的输出置为0，避免过拟合且只在全连接层使用
    with tf.variable_scope('layer5-fc1'):
        fc1_weights = tf.get_variable("weight",[nodes,FC_SIZE],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        #只有全连接层的权重才需要正则化
        if regularizer != None:
            tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc1_weights))
        fc1_biases = tf.get_variable('bias',[FC_SIZE],initializer=tf.constant_initializer(0.1))
        fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped,fc1_weights) + fc1_biases)
        if train : fc1 = tf.nn.dropout(fc1,0.5)

    #声明第六层的全连接层的变量并实现前向传播过程输入长度为512的向量，输出一组长度为10的向量
    with tf.variable_scope('layer6-fc2'):
        fc2_weights = tf.get_variable("weight",[FC_SIZE,NUM_LABELS],
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        if regularizer != None:
            tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc2_weights))
        fc2_biases = tf.get_variable('bias',[NUM_LABELS],initializer=tf.constant_initializer(0.1))
        logit = tf.matmul(fc1,fc2_weights) + fc2_biases

    #返回第六层的输出
    return logit
